市场竞争性评价矩阵定性指标计算

定性指标定量化方法很多,如专家评分、模糊评价、层次分析法等,因单指标赋值会 给评价结果带来偏差,而模糊评价中模糊隶属度函数,得出此过程极大程度地受到了主观 因素的影响,这样直接导致了决策结果难以保证科学合理。因此,本文运用云模型表示决 策者提供的评价信息,有效解决了市场竞争矩阵中定性指标定量化处理问题。
云模型是定性概念与定量描述的不确定性模型,该模型把模糊性和随机性融合在一 起,以实现定量和定性分析。云的数字特征通常是由如下几个参数来表示的:期望值尽、 熵尽、超熵乂。其中,期望值指的是属性概念在论域的中心位置,是一个利于体现 这一概念的参数;熵是对属性概念的模糊程度进行衡量的参数,体现的是被属性概念所接 受的范围;超熵是云滴的离散程度的参数,表明了属性概念随机性和模糊性的关联。
借助/h立专家对定性指标进行语言型评判,各个语言型评价值都有一个云模型与其对 应,那么a个语言型评价值便可通过一个综合云模型进行表示[122],
借助故障数据计算,按照同样方法,可知国外和国内同类机床产品mtbf和维修时间 值,同时基于故障数据,由4家用户对三种机床在各个指标上的表现进行满意度的赋值打 分(其中定量指标值通过计算给定,这是因为机床在mtbf和维修时间指标上并不存在统 一评判标准,故此处直接给出定量值),如表3.12所示。
表3.12指标语言值评价结果
用户可用
待评产品
国外同类产品
国内同类产品
性需求
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4
mtbf
659
659
659
659
1576
1576
1576
1576
664
664
664
664
精度保持性
一般
一般
一般
一般
较好
较好
一般
一般
一般
一般
一般
一般
故障诊断
一般
较好
较好
一般
较好
较好


一般
一般
一般
一般
维修难易程度
较差
较差
一般
一般
一般
一般
较好
较好
较差
较差


符合维修的人 机环工程要求
一般
较差
较差
一般
较好
较好
较好
较好
一般
较好
较好
一般
维修费用
较好
较好
一般
一般
较差
较差


一般
较好
较好
一般
维修时间
53.9
53.9
53.9
53.9
28.7
28.7
28.7
28.7
30.4
30.4
30.4
30.4
将各语言值通过云模型反映出来, 为终的评价结果,结合整机mtbf,
通过式(3-48)得出定性指标的期望值,并将其作 维修时间的具体数值,得到3个企业7个指标构成
的初始决策矩阵,即市场竞争性评价矩阵,见表3.13。在该矩阵中,国内外同类产品的定 量值通过样本数据计算以及评分得到,具体方法参考本系列机床产品。
表3.13指标初始决策矩阵
加工中心用 户可用性需求
待评产品
国外同类产品
国内同类产品
mtbf
659
1576
664
精度保持性
0.5000
0.6187
0.5000
故障诊断
0.6187
0.8823
0.5000
维修难易程度
0.3813
0.618 7
0.1177
符合维修的人机 环工程要求
0.3813
0.6910
0.6187
维修费用
0.618 7
0.1177
0.618 7
维修时间
53.9
28.7
30.9
本文采摘自“基于qfd的加工中心可用性保障技术研究”,因为编辑困难导致有些函数、表格、图片、内容无法显示,有需要者可以在网络中查找相关文章!
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